本論文は、生体認証システムにおけるニューラルネットワークの活用について調査したものである。
生体認証システムは、個人の固有の生理的または行動的特徴を利用して本人確認を行う方式である。従来の認証方式であるパスワードやキーカードなどは脆弱性があるため、生体認証は安全性の高い認証手段として注目されている。
生体認証システムには、指紋、虹彩、顔、声紋、手形状、掌紋、静脈パターンなど、様々な生体特徴が利用される。これらの生体特徴は個人ごとに固有であり、偽造が困難であるため、高い正確性と信頼性を持つ。
しかし、生体認証システムにも課題がある。生体特徴の抽出や照合において、誤認識や不認証が発生する可能性がある。そのため、より高度な分類器の開発が求められている。
ニューラルネットワークは、人間の脳の仕組みを模倣した機械学習アルゴリズムであり、複雑なパターン認識に優れている。生体認証システムにニューラルネットワークを適用することで、正確性と信頼性が向上する。
具体的には、顔認証、指紋認証、静脈認証、虹彩認証、歩行認証などの分野でニューラルネットワークが活用されている。ニューラルネットワークは、生体特徴の抽出、次元削減、分類を一つのネットワーク内で行うことができ、高い精度を実現している。
本論文では、これらの生体認証システムにおけるニューラルネットワークの適用事例を詳しく紹介し、その有効性を示している。生体認証システムにおいて、ニューラルネットワークの活用は、セキュリティの向上に大きく貢献すると結論付けられる。
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by Sajjad Bhuiy... klokken arxiv.org 04-29-2024
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